Comparing size measurement of colorectal polyps using a novel virtual scale endoscope, endoscopic ruler or forceps: A preclinical randomized trial
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and study aims Accurate polyp size measurement is important for guideline conforming choice of polypectomy techniques and subsequent surveillance interval assignments. Some endoscopic tools (biopsy forceps [BF] or endoscopic rulers [ER]) exist to help with visual size estimation. A virtual scale endoscope (VSE) has been developed that allows superimposing a virtual measurement scale during live endoscopies. Our aim was to evaluate the performance of VSE when compared to ER and BF-based measurement. Methods We conducted a preclinical randomized trial to evaluate the relative accuracy of size measurement of simulated colorectal polyps when using: VSE, ER, and BF. Six endoscopists performed 60 measurements randomized at a 1:1:1 ratio using each method. Primary outcome was relative accuracy in polyp size measurement. Secondary outcomes included misclassification of sizes at the 5-, 10-, and 20-mm thresholds. Results A total of 360 measurements were performed. The relative accuracy of BF, ER, and VSE was 78.9 % (95 %CI = 76.2–81.5), 78.4 % (95 %CI = 76.0–80.8), and 82.7 % (95 %CI = 80.8–84.8). VSE had significantly higher accuracy compared to BF (P = 0.02) and ER (P = 0.006). VSE misclassified a lower percentage of polyps > 5 mm as ≤ 5 mm (9.4 %) compared to BF (15.7 %) and ER (20.9 %). VSE misclassified a lower percentage of ≥ 20 mm polyps as < 20 mm (8.3 %) compared with BF (66.7 %) and ER (75.0 %). Of polyps ≥10mm, 25.6 %, 25.5 %, and 22.5 % were misclassified as <10 mm with ER, BF, and VSE, respectively. Conclusions VSE had significantly higher relative accuracy in measuring polyps compared to ER or BF assisted measurement. VSE improves correct classification of polyps at clinically important size thresholds.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle